T5.1/5.2 Use Cases "Ernährungsepidemiologie" und “Epidemiologie chronischer Erkrankungen”

Datenstandardisierung und -harmonisierung sind zentrale Elemente, um Forschungsdaten FAIR (findable-auffindbar, accessible-zugänglich, interoperable-interoperabel, reusable-wiederverwendbar) zu gestalten und damit die Datenqualität von Studien zu verbessern. Insbesondere für gepoolte oder föderierte Analysen in kollaborativen Forschungsprogrammen und -projekten ist die Datenharmonisierung von wesentlicher Bedeutung für die Interoperabilität von Studiendaten. Sie gewährleistet die inhaltliche Äquivalenz der Metadaten zwischen den Studien und minimiert somit die Heterogenität, die zu Ungenauigkeiten in statistischen Analysen führen kann.

Das NFDI4Health-Konsortium hat sich zum Ziel gesetzt, die Qualität der Gesundheitsforschung in Deutschland zu erhöhen, indem es die Sichtbarkeit und Zugänglichkeit von Forschungsdaten anhand der FAIR-Prinzipien verbessert. Der Fokus liegt dabei auf Forschungsdaten aus epidemiologischen, klinischen sowie Public Health Studien. Anhand typischer Forschungsfragen für den jeweiligen Forschungsbereich arbeiten die Wissenschaftler:innen der NFDI4Health Use Cases 5.1 “Ernährungsepidemiologie” und 5.2 “Epidemiologie chronischer Erkrankungen” in Pilotprojekten an der Entwicklung von Services zur Datenstandardisierung und -harmonisierung, die anschließend der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung stehen sollen.

Die folgenden 3 Pilotprojekte zur Standardisierung und Harmonisierung von Forschungsdaten in epidemiologischen Studien werden derzeit durchgeführt:

1. Systematische Untersuchung der methodischen Limitationen bei der Ableitung von Ernährungsmustern

Kontakt: Dr. Franziska Jannasch

Obwohl in den letzten zwei Jahrzehnten zahlreiche Ernährungsmuster exploratorisch generiert wurden, gab es kaum eine vollumfängliche Untersuchung der methodischen Limitationen, wie der Einfluss verschiedener Energieadjustierungen oder verschiedener Granularitätslevel der Lebensmittelgruppierung auf die entstehenden Musterlösungen. Darüber hinaus ist es insbesondere für simplifizierte Ernährungsmuster, welche in multizentrischen Analysen Anwendung finden, wichtig zu untersuchen, wie sich verschiedene Cut-offs der Faktorladungen auf die Musterlösung und die Vergleichbarkeit zum Originalmuster auswirken.   

2. Zusammenhang zwischen der Zuckeraufnahme und der Körperzusammensetzung

Kontakt: Dr. Ines Perrar

Die Assoziation insbesondere der Aufnahme von zugesetztem und freien Zucker mit der Entwicklung von Übergewicht wird seit vielen Jahren diskutiert. Im Jahr 2022 veröffentlichte die EFSA ein Update zum „Tolerable Upper Intake Level“ der Zuckerzufuhr und kam zu dem Schluss, dass die bestehenden, großen Forschungslücken derzeit keine Empfehlung ermöglichen. Insbesondere gepoolte Analysen, die den Einfluss der Zuckeraufnahme auf die Entwicklung von Übergewicht und nicht-übertragbaren chronischen Erkrankungen untersuchen, sind daher wünschenswert. Aus diesem Grund planen wir eine gepoolte Analyse repräsentativer Studien zum Zusammenhang der Zuckeraufnahme (z.B. Gesamt-, zugesetzter und/oder freier Zucker) und ihrer Quellen (z.B. Softdrinks, Säfte, Süßigkeiten) von Kindern, Jugendlichen und Erwachsenen in Deutschland und dem Zusammenhang mit der Körperzusammensetzung (z.B. BMI). Wenn in den Studien vorhanden, sollen auch Biomarker-Daten (z.B. Zuckerausscheidung im Urin) berücksichtigt werden.

3. Assoziation zwischen der Zuckeraufnahme und der glykämischen Last mit chronischen Erkrankungen

Kontakt: Dr. Carolina Schwedhelm

In Deutschland stellen chronische Erkrankungen 89% der gesamten Krankheitslast dar, wobei kardiovaskuläre Erkrankungen, Typ-2-Diabetes und Krebs die Hälfte dieser ausmachen. Während angenommen wurde, dass die Zuckeraufnahme das Risiko für chronische Erkrankungen beeinflusst, variieren die Studien allerdings sehr stark in ihren Definitionen zu Zucker oder zuckerreichen Lebensmitteln und den untersuchten Erkrankungen. Das unterstreicht die Wichtigkeit zwischen verschiedenen Zuckerarten zu unterscheiden und die Forschungslücken zu bestimmten chronischen Erkrankungen zu schließen. Weiterhin wurde der Großteil der Evidenz zur Zuckeraufnahme in Studien außerhalb Deutschlands generiert. Mittels föderierter Datenanalysen möchten wir den Zusammenhang zwischen der Aufnahme einfacher Zucker, zuckergesüßter Getränke und glykämischer Last mit chronischen Erkrankungen in vielen deutschen populationsbasierten longitudinalen Beobachtungsstudien untersuchen. Unsere Ergebnisse werden Risikoschätzer für verschiedenste Krankheiten in einer diversen deutschen Population ergeben. 

In NFDI4Health wird die Datenstandardisierung und -harmonisierung auf der Grundlage des Maelstrom Harmonisierungsverfahrens durchgeführt, welches an die aktuellen Pilotprojekte angepasst wurde. Daraus ergeben sich folgende Schritte für die Projekte: 

Zunächst erfolgt die Erfassung der Metadaten auf studien- und ressourcenbeschreibender Ebene über den NFDI4Health German Central Health Study Hub. Die Erfassung der für unsere Pilotstudien notwendigen forschungsdatenbeschreibenden Metadaten erfolgt mit dem Maelstrom Metadatenschema (Schritt 1 der Maelstrom Harmonisierungsleitlinien). Gleichzeitig wird die Installation und Konfiguration von OPAL/DataSHIELD durchgeführt. DataSHIELD ist eine Infrastruktur, die eine nicht-diskretionäre Analyse von sensiblen Forschungsdaten ermöglicht, ohne dass die Forschungsdaten den Server der Dateninhaber verlassen müssen. Eine Standard Operating Procedure (SOP) für die Installation und Konfiguration von Opal/DataSHIELD für das NFDI4Health Konsortium ist hier veröffentlicht: Github-opal-datashield-sop. Sobald alle erforderlichen Metadaten gesammelt und die DataSHIELD-Infrastruktur installiert ist, kann die Harmonisierung beginnen.

Um die teilnehmenden Studien zu unterstützen, wurde ein Harmonisierungsprotokoll erstellt und auf Github veröffentlicht: Github-data-harmonisation-protocol. Nach der Harmonisierung werden die entsprechenden Forschungsfragen analysiert. Anschließend werden die harmonisierten Metadaten zur Nachnutzung zur Verfügung gestellt.